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隨著世界人口的增長和農(nóng)業(yè)可用土地的縮減，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展已接近瓶頸。西門子中央研究院正攜手歐洲創(chuàng)新與技術研究院(EIT)食品聯(lián)盟的科研與業(yè)界合作伙伴，共同尋找使食品生產(chǎn)更高效和可持續(xù)的解決方案。

要想前往位于慕尼黑佩拉赫的西門子大樓下的蔬菜基地，需經(jīng)過一段沒有窗戶的地下走廊。在這個“地下菜園”里，生長著蘿卜、萵苣和其它各種各樣的蔬菜。熾熱且微微發(fā)紅的LED燈光代替了陽光，也因此，人們在進入菜園時須佩戴墨鏡。與傳統(tǒng)種植不同，這里沒人播種、施肥或澆水。一切都由機器人完成。例如，機器人會使用真空吸液管收集種子，并將它們以均勻的間隔播種在一片新的菜地里。然后，它會移動到另一個位置去灌溉幼苗。每株幼苗都能獲得幾滴灌溉，完美符合它自己的生長需求。西門子的研究科學家Rudolf Sollacher說：“我們希望通過使用我們的技術，農(nóng)民僅需決定他們想種植的農(nóng)作物種類及屬性，而播種、澆水、施肥和收割等所有其它任務，都可以實現(xiàn)自動化且整個過程高效透明。在這個模型實驗室里，我們正向公司同事的和外部客戶展示未來農(nóng)業(yè)可能的樣子。”

西門子研究科學家Rudolf Sollacher在室內(nèi)農(nóng)作物栽培實驗室中。

云端的農(nóng)場主

機器人能夠分析濕度或泥土營養(yǎng)含量等實際耕種條件。測量結(jié)果將與植物我的建議進行比對。通過使用仿真模型，即種植園的“數(shù)字化雙胞胎”，我們可以通過計算得出機器人接下來的任務安排，保證每株作物都獲得保持理想生長狀態(tài)所需的養(yǎng)分和水分。

整個計算過程將使用種植園的“數(shù)字化雙胞胎”、各種算法及我知識。所有相關數(shù)據(jù)信息都會被儲存在云端，方便人們分享和重復使用。“當然，我們的方法不單適用于這個特殊的種植園模型，也適用于其它任何室內(nèi)或室外搭建的種植區(qū)，”Sollacher介紹道。“針對不同種植園或農(nóng)業(yè)區(qū)域，我們只需使用不同的‘數(shù)字化雙胞胎’即可。除此之外，所有流程都完全相同。以室外種植區(qū)為例，我們需要在‘數(shù)字化雙胞胎’里設置額外的傳感器來反映自然降水量。”

一臺機器人可種植并照料多種蔬菜。

與日俱增的挑戰(zhàn)

如今，世界人口持續(xù)增長，食品產(chǎn)業(yè)面臨與日俱增的挑戰(zhàn)。據(jù)預測，到2050年，世界人口可能多達100億。到那時，大家要吃什么呢？這不僅是可耕種土地不足的問題，水資源也會越發(fā)緊缺。在傳統(tǒng)灌溉模式下，大部分水分其實并沒有被農(nóng)作物吸收，而是自然蒸發(fā)掉了。而Sollacher和他的同事們代表EIT食品聯(lián)盟發(fā)起的這個項目正在讓灌溉效率得到提升。通過單獨照料每株農(nóng)作物，并根據(jù)它們的理想生長狀態(tài)精確提供養(yǎng)分，人們可以節(jié)約大量水資源。

越來越懂行的消費者

在工業(yè)化程度較高的國家，食品產(chǎn)業(yè)則面臨不同的挑戰(zhàn)。人們通常并不擔憂基本食品供應，而是對食品信息的透明度有更高的要求，想要知道這些食物在哪里種植，又是如何被加工的。同時，他們還要求在質(zhì)量等方面得到可靠的承諾，比如食物中是否含有特定我原等。“通過持續(xù)收集數(shù)據(jù)，我們可以得到對作物屬性的精確描述，滿足消費者對信息透明的要求，”Sollacher說。“特別是對于室內(nèi)種植，有了人工光照和灌溉，我們可以進一步對作物的屬性進行精確控制。例如，通過調(diào)節(jié)光照，讓紅光或藍光變多，我們可以決定蘿卜的口感是更辛辣還是更溫和。”

通過人工光照和灌溉，研究人員可進一步對作物的屬性進行精確控制。

不只為了蔬菜，更為了完整的食品鏈

“我們的平臺應用了西門子基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MindSphere，” Sollacher說。“其中一個主要原因是它讓我們有可能將這套方法延伸至整個食品生產(chǎn)鏈，從而滿足我們的特定需求。例如，如果水泵的運行能與智能電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)同步，我們就可以在灌溉過程中僅使用由可再生能源產(chǎn)生的電力。又或者農(nóng)業(yè)機械可以被多個農(nóng)場靈活共享。當然，我們這套方法還可以用于肉類和乳制品等其它食品類型。未來會有越來越多的應用場景，我們可以繼續(xù)著手研究。等佩拉赫這里的蔬菜長到可以采摘，同事們就可以享受美好的點心時間了。”

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